• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2953-2960
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• 2014

영상인식 분야에서 원형 검출은 가장 많이 사용되는 기술 중의 하나이다. 기존에 제안된 많은 원형 검출방법들은 허프변환에 기초하고 있고, 충분히 강인한 알고리즘을 제공한다. 그러나 허프변환은 해석적 곡선의 각점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 대응시키는 과정을 도입함으로써 매우 많은 메모리와 실행시간을 필요로 하고, 또한 가끔씩 부정확한 원을 검출하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 광섬유 연결 종단면 검사에 적합한 최적의 원형 검출방법과 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출에 기초하여 초기 중심좌표와 반지름을 바탕으로 간단화된 K-means알고리즘을 도입함으로써 차 영역의 넓이가 최소가 되도록 하는 방법으로 원을 근사화 한다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프변환에 비해 원 검출 및 근사화에 있어 약 67% 정도의 성능 개선이 이루어졌고, 또한, 실행 시간에 있어 약 80% 정도 개선됨을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.36-37
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• 2014

기존에 영상 내에 원형 검출 방법으로 가장 널리 사용되는 방법은 허프 변환에 기초한다. 허프 변환은 해석적 곡선의 각 점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 매핑 시키는 과정을 포함한다. 이러한 과정은 실행시간을 매우 많이 필요로 하고 또한 응용에 따라서 최적인 원 근사화 방법을 찾는데 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원형 모양인 광 연결 소자 장치로 제한된 응용환경에 대해 원 검출을 빠른 속도로 탐색하는 방법과 최적인 원 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출과 검출된 에지를 이용한 중심좌표 및 반지름 탐색 그리고 최적화된 원 근사화 방법으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프 변환에 의한 방법에 비해 원 검출 및 근사화 방법에 있어 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2010

본 논문에서는 프로젝션 함수와 허프 변환을 이용하여 영상에서 눈동자를 찾는 방법을 제안한다. 먼저, 영상으로부터 얼굴영역을 추출한 다음, 눈썹과 눈동자의 밝기변화의 특징을 이용할 수 있는 integral projection function과 variance projection function을 사용하여 눈 영역을 검출한다. 검출된 눈 영역에서 눈동자 중심좌표를 구하기 위해 원형 허프 변환을 이용한다. 원형 허프 변환에 사용된 좌표는 sobel edge mask를 사용하여 구한다. FERET database의 정면 얼굴 영상을 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과 만족할 만한 결과가 나왔다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.135-142
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• 2020

본 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.45-53
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• 2022

본 연구의 목적은 드론을 활용하여 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석하는 모델을 제시하는 것이다. 이에 따라 먼저, 드론을 활용하여 건설 현장에 대한 항공이미지를 획득하고 이를 기반으로 정사모자이크 이미지를 생성하고 다음으로 허프 변환 원형 검출 방법을 활용하여 정사모자이크 이미지에서 원형 형태의 말뚝기초를 자동으로 인식하도록 하였다. 마지막으로, 중첩된 정사 모자이크 이미지와 구조 도면 상의 철근콘크리트 말뚝기초의 중심점을 기준으로 연단거리를 계산하고, 수평 위치변동 15cm를 기준으로 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석한다. 또한, 제시된 모델의 활요성을 검증하기 위하여 토공 및 지정공사가 진행 중인 교육시설물 1개소를 선정하여 적용한 결과, 시공된 말뚝기초 전부를 자동으로 인식하였고 오차범위를 초과한 말뚝기초의 개수를 도출하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.267-270
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• 2001

홍채인식 시스템에서 입력된 영상으로부터 정합(matching)에 사용될 홍채 영역을 추출해 내는 과정은 필수적인 과정으로 빠른 처리 속도와 정확성을 요구한다. 기존의 원형검출기나 허프(Hough) 변환을 이용한 방법 등은 홍채의 바깥쪽과 안쪽 경계를 비교적 정확하게 검출해내는 장점이 있으나 탐색영역이 커서 수행시 간이 매우 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이진화와 형태학적 연산(morphology)을 이용하는 새로운 탐색 영역 단축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 홍채영역 검출 방법에 적용할 경우 수행 시간을 효율적으로 단축시킬 수 있다. 검출된 영역에 대해서 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)을 이용해 매칭을 수행한 결과 약 95%의 인식율을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.41-49
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• 2012

본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3184-3190
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• 2011

본 논문에서는 디지털 비디오 데이터에서 이동 경계선의 형태가 원형의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 효과적으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 아이리스 라운드 검출 방법에서는 영상에 존재하는 원형의 이동 경계선을 개선된 허프 변환(Hough transform)을 이용하여 강건하게 추출하고, 이들의 진행 방향 및 형태를 효과적으로 분석하여 아이리스 라운드 와이프의 발생 유무를 판단한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 방법이 원형의 이동 경계선을 가지는 아이리스 라운드를 효과적으로 검출할 수 있다는 것을 다양한 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1386-1389
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• 2013

조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1950-1956
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• 2017

정밀 푸드 프린팅 분야에서 출력 대상물의 정밀한 측위기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 영상처리를 통하여 라떼 아트 프린터의 커피 잔을 정밀하게 측위하는 방법을 제안한다. 프린터 상단 측면에 설치된 카메라 센서로부터 얻은 이미지를 투영변환을 통하여 Top-View 이미지로 변환하고 이미지의 에지를 검출 후 Circular Hough 변환을 통하여 컵의 중심점 및 반지름을 검출하였다. 성능 평가 결과 0.1 ~ 0.125초의 영상 처리 속도, 92.26% 의 컵 검출률을 보여 라떼 아트 출력 소요 시간에 영향을 거의 주지 않으면서 거의 완벽하게 컵을 검출하는 것을 확인하였으며, 검출된 컵의 중심점 좌표 및 반지름 값들이 평균적으로 1.5mm 이내의 매우 적은 오차를 보여 본 논문이 해결하고자 했던 인쇄 위치 오차 문제를 해결한 것으로 평가된다.